# import heapq
# x=[11,5,0,77,99,123,-9]
# y=heapq.nsmallest(3,x)
# print(y)
# z=heapq.nlargest(3, x)
# print(z)

import heapq
x=[2345,2,4523,45,25,2,45,254,2,452,35,2345,-234,-1]
lg=heapq.nlargest(4,x)
print(lg)
sm=heapq.nsmallest(4,x)
print(sm)




# 以下内容来自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/heapq.html
# heapq --- 堆队列算法
# 源码：Lib/heapq.py

# 这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。

# 堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或等于所有孩子节点（的值）。 它使用了数组来实现：从零开始计数，对于所有的 k ，都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2]。 为了便于比较，不存在的元素被认为是无限大。 堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0]。

# 这个API与教材的堆算法实现有所不同，具体区别有两方面：（a）我们使用了从零开始的索引。这使得节点和其孩子节点索引之间的关系不太直观但更加适合，因为 Python 使用从零开始的索引。 （b）我们的 pop 方法返回最小的项而不是最大的项（这在教材中称为“最小堆”；而“最大堆”在教材中更为常见，因为它更适用于原地排序）。

# 基于这两方面，把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的： heap[0] 表示最小的元素，同时 heap.sort() 维护了堆的不变性！

# 要创建一个堆，可以使用list来初始化为 [] ，或者你可以通过一个函数 heapify() ，来把一个list转换成堆。

# 定义了以下函数：

# heapq.heappush(heap, item)
# 将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。

# heapq.heappop(heap)
# 弹出并返回 heap 的最小的元素，保持堆的不变性。如果堆为空，抛出 IndexError 。使用 heap[0] ，可以只访问最小的元素而不弹出它。

# heapq.heappushpop(heap, item)
# 将 item 放入堆中，然后弹出并返回 heap 的最小元素。该组合操作比先调用  heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。

# heapq.heapify(x)
# 将list x 转换成堆，原地，线性时间内。

# heapq.heapreplace(heap, item)
# 弹出并返回 heap 中最小的一项，同时推入新的 item。 堆的大小不变。 如果堆为空则引发 IndexError。

# 这个单步骤操作比 heappop() 加 heappush() 更高效，并且在使用固定大小的堆时更为适宜。 pop/push 组合总是会从堆中返回一个元素并将其替换为 item。

# 返回的值可能会比添加的 item 更大。 如果不希望如此，可考虑改用 heappushpop()。 它的 push/pop 组合会返回两个值中较小的一个，将较大的值留在堆中。

# 该模块还提供了三个基于堆的通用功能函数。

# heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)
# 将多个已排序的输入合并为一个已排序的输出（例如，合并来自多个日志文件的带时间戳的条目）。 返回已排序值的 iterator。

# 类似于 sorted(itertools.chain(*iterables)) 但返回一个可迭代对象，不会一次性地将数据全部放入内存，并假定每个输入流都是已排序的（从小到大）。

# 具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

# key 指定带有单个参数的 key function，用于从每个输入元素中提取比较键。 默认值为 None (直接比较元素)。

# reverse 为一个布尔值。 如果设为 True，则输入元素将按比较结果逆序进行合并。 要达成与 sorted(itertools.chain(*iterables), reverse=True) 类似的行为，所有可迭代对象必须是已从大到小排序的。

# 在 3.5 版更改: 添加了可选的 key 和 reverse 形参。

# heapq.nlargest(n, iterable, key=None)
# 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大元素组成的列表。 如果提供了 key 则其应指定一个单参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 等价于: sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:n]。

# heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)
# 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最小元素组成的列表。 如果提供了 key 则其应指定一个单参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 等价于: sorted(iterable, key=key)[:n]。

# 后两个函数在 n 值较小时性能最好。 对于更大的值，使用 sorted() 函数会更有效率。 此外，当 n==1 时，使用内置的 min() 和 max() 函数会更有效率。 如果需要重复使用这些函数，请考虑将可迭代对象转为真正的堆。